Vorausschauende Wartung: Besserer Service mit genAI und prädiktiver KI
Vorausschauende Wartung soll unerwartete Ausfälle und teure Ausfallzeiten verhindern. Dank neuer Technologien können generative KI (genAI) und prädiktive KI die Wartungsplanung, Dokumentation und Fehlerprognose erheblich verbessern.
1. Optimierung von Dokumentation und Wartung mit genAI
Schnelleres Auffinden der richtigen Wartungsdokumentation
Wenn eine Maschine ausfällt oder ihre Leistung nachlässt, ist es entscheidend, die richtigen Wartungsinformationen schnell zu finden. Oft werden 90 % der Wartungszeit mit der Suche nach Daten und Ersatzteilen verbracht, während nur 10 % auf die eigentliche Reparatur entfallen. Generative KI (genAI) kann große Datensätze durchsuchen, um relevante Informationen für ein bestimmtes Gerät, eine Aufgabe oder ein Teil zu finden. Das bedeutet, dass Sie schnell die richtigen Anweisungen erhalten, selbst wenn diese über verschiedene Systeme verstreut sind.
Umgang mit Gerätemodifikationen
Wenn ein völlig neuer Komponententyp eine alte Komponente ersetzt, kann die Dokumentation veraltet sein oder sich an mehreren Stellen befinden. genAI kann die Aktualisierung der Dokumente beschleunigen, indem es erkennt, wo die neuen Komponentendetails hinzugefügt werden müssen, und automatisch alle notwendigen Änderungen vorschlägt. Das Wartungspersonal kann dann die Aktualisierungen überprüfen und abschließen, so dass die KI den größten Teil der „Schreibarbeit“ übernehmen kann.
Leichtere Ersatzteilsuche
Ein großer Teil der Instandhaltung besteht darin, die richtigen Ersatzteile zu finden. genAI kann Informationen aus verschiedenen Quellen (wie Inventarsystemen, Lieferantenlisten und Wartungsprotokollen) zusammenführen und automatisch kompatible Teile oder Alternativen vorschlagen, wenn das Originalteil nicht auf Lager ist oder lange Lieferzeiten hat. Dies beschleunigt den gesamten Prozess der Ersatzteilbeschaffung und macht die Wartung effizienter.
2. Prädiktive KI - Intelligente Wartung
Die herkömmliche vorausschauende Wartung beruht oft auf festgelegten Wartungsintervallen oder der Analyse von Daten aus der Vergangenheit. Prädiktive KI hingegen nutzt Echtzeitdaten auf detailliertere Weise:
Datenerfassung: Ein KI-Modell, das mit Sensoren (Temperatur, Druck, Schall, Vibration, Licht, Sicherheitsinformationen) verbunden ist, überwacht die Maschinen kontinuierlich.
Maschinelles Lernen: Das System vergleicht die eingehenden Daten mit früheren Aufzeichnungen und erkennt normale Muster und echte Anomalien.
Vorhersage: Sobald das System ein erhöhtes Fehlerrisiko erkennt (z. B. ung
ewöhnliche Vibrationen oder Geräusche), alarmiert es automatisch das Wartungsteam.
Automatisierung: Das System kann auch Kaufempfehlungen für benötigte Teile erstellen oder direkt mit dem Inventarsystem verknüpft werden.
Wenn beispielsweise ein Lager verschlissen ist, zeigen die Schwingungssensoren möglicherweise ungewöhnliche Spitzen an. Prädiktive KI kann diese frühzeitig erkennen, während ein menschlicher Bediener dies vielleicht erst bemerkt, wenn das Geräusch offensichtlich wird oder die Maschine ausfällt. Die KI-Lösung sagt das Problem voraus und löst eine Ersatzteilbestellung aus, bevor der Ausfall eintritt.
3. Wie sich KI-gestützte vorausschauende Wartung von herkömmlichen Methoden unterscheidet
- Datenbasiert vs. Zeitbasiert: Ältere Methoden beruhen oft auf Zeitplänen – die Durchführung von Wartungsarbeiten nach einer bestimmten Anzahl von Stunden oder Tagen. Prädiktive KI nutzt kontinuierliche Echtzeitdaten, um kleinere Abweichungen genauer zu erkennen.
- Kontinuierliches Lernen: Herkömmliche Konfigurationen bleiben gleich, es sei denn, ein Mensch aktualisiert sie. KI-Modelle „lernen“ ständig aus neuen Daten und werden im Laufe der Zeit immer besser darin, potenzielle Ausfälle zu erkennen.
- Vorhersage-Genauigkeit: Herkömmliche Systeme neigen dazu, feste Alarmstufen zu haben. Prädiktive KI kann die Alarmschwellen dynamisch anpassen, wenn sich die Bedingungen ändern, wodurch Fehlalarme reduziert und echte Probleme früher erkannt werden.
- Grad der Automatisierung: Normalerweise muss das Wartungsteam Teile finden oder den besten Zeitpunkt für Reparaturen festlegen. Ein KI-basiertes System kann automatisch Kaufanfragen oder Benachrichtigungen versenden, wenn sie benötigt werden, und diese zum Wartungsplan hinzufügen.
4. Weniger Ausfallzeiten = direkte Einsparungen und Effizienz
Der größte Vorteil der Kombination von vorausschauender Wartung und KI ist die Verringerung der Ausfallzeiten. Plötzliche Produktionsausfälle sind kostspielig und zeitaufwändig. Wenn Predictive AI potenzielle Ausfälle frühzeitig erkennt, können Reparaturen während der geplanten Wartungsfenster durchgeführt werden, sodass die Produktion nicht unerwartet unterbrochen werden muss. Die Vorteile umfassen:
- Niedrigere Kosten: Durch die vorausschauende Planung werden „Feuerwehreinsätze“ in letzter Minute vermieden, so dass sich die Mitarbeiter auf strategischere Aufgaben konzentrieren können.
- Verbesserte Produktion: Weniger Unterbrechungen bedeuten eine zuverlässigere Produktion und höhere Kundenzufriedenheit.
- Optimierte Ersatzteile: Automatische Empfehlungen helfen dabei, den Lagerbestand auf einem guten Niveau zu halten – genug Teile, aber nicht zu viele.
5. Zusammenfassung: genAI und prädiktive KI zusammen
Die vorausschauende Wartung von heute profitiert von zwei wichtigen KI-Tools:
- genAI erleichtert das Auffinden und Aktualisieren von Wartungsunterlagen und die schnelle Identifizierung von Ersatzteilen.
- Predictive AI prognostiziert Ausfallrisiken und benachrichtigt Wartungsteams automatisch über die benötigten Teile.
Der Einsatz beider Arten von KI bedeutet, dass das Wartungspersonal mehr Zeit für komplexe Problemlösungen und Prozessverbesserungen aufwenden kann, während die Maschinen Routinedaten abfragen. Das Ergebnis ist ein schnellerer, kostengünstigerer und zuverlässigerer Wartungsprozess, der die Produktion reibungslos am Laufen hält und Geld spart. In Zukunft werden sich diese Technologien wahrscheinlich noch weiter verbreiten und den Unternehmen einen ernsthaften Wettbewerbsvorteil im Industriesektor verschaffen.